深度学习-97-大语言模型LLM之基于langchain的实体记忆和知识图谱记忆

news/2025/1/30 7:32:47/

文章目录

  • 1 内存记忆Memory
    • 1.1 记忆系统支持的操作
    • 1.2 记忆的存储
    • 1.3 记忆的查询
  • 2 记忆的应用
    • 2.1 设置环境变量
    • 2.2 ConversationEntityMemory实体记忆
    • 2.3 ConversationKGMemory知识图谱记忆
      • 2.3.1 创建ConversationKGMemory
      • 2.3.2 创建ConversationChain
    • 2.4 ConversationBufferWindowMemory缓冲窗口记忆
      • 2.4.1 对话记忆设置与提取
      • 2.4.2 完整示例
  • 3 参考附录

在这里插入图片描述

1 内存记忆Memory

大多数LLM应用都具有对话功能，如聊天机器人，记住先前的交互非常关键。对话的重要一环是能够引用之前提及的信息，这些信息需要进行存储，因此将这种存储过去交互信息的能力称为记忆(Memory)。

默认情况下，链式模型和代理模型都是无状态的，这意味着它们会独立处理每个传入的查询，类似于底层的LLMs和聊天模型本身的处理方式。

当有了记忆之后，每个链都定义了一些需要特定输入的核心执行逻辑。其中一些输入直接来自用户，但其中一些输入可以来自记忆。在给定的运行中，链将与其记忆系统交互两次。

1.1 记忆系统支持的操作

记忆系统需要支持两种基本操作：读取和写入。
在这里插入图片描述

(1)READ，在接收到初始用户输入之后但在执行核心逻辑之前，链将从其内存系统中读取并增强用户输入。
(2)WRITE，在执行核心逻辑之后但在返回答案之


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